Institutional Repository of Coll Comp & Commun
| 基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法 | |
王燕 ; 赵妮妮; 范林
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| 2023-02-15 | |
| 发表期刊 | 兰州理工大学学报
 |
| ISSN | 1673-5196 |
| 卷号 | 49期号:01页码:94-102 |
| 摘要 | 学习用户和项目有效的向量表示是推荐系统的核心目标，现有的推荐模型大多通过深度神经网络或专门设计的特征交叉，来学习用户-项目间的特征交叉生成用户(项目)向量表示，但并未将用户(项目)特征间的交叉信息编码到嵌入向量中充分利用特征交叉信息，且多个特征交叉信息对于生成最终的用户(项目)向量表示的影响不同.基于此，构建两个图神经网络模块，学习用户(项目)特征间的交叉信息、用户-项目之间的特征交叉信息，并通过计算注意力分数对特征交叉信息进行加权，得到用户(项目)的特征信息；然后通过门控循环神经网络(GRU)聚合原始的特征信息和网络层学习到的特征交叉信息，得到最终的用户(项目)向量表达；最后通过用户向量与项目向量的元素积得到最终的推荐结果.在数据集MovieLens 1M、Book-Crossing和Taobao上验证了模型的有效性. |
| 关键词 | 协同过滤 图神经网络 GRU 双线性特征交叉 注意力机制 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/161471 |
| 专题 | 计算机与通信学院 |
| 作者单位 | 兰州理工大学计算机与通信学院 |
| 第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王燕,赵妮妮,范林. 基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法[J]. 兰州理工大学学报,2023,49(01):94-102. |
| APA | 王燕,赵妮妮,&范林.(2023).基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法.兰州理工大学学报,49(01),94-102. |
| MLA | 王燕,et al."基于图神经网络特征交叉的协同过滤算法".兰州理工大学学报 49.01(2023):94-102. |
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